MCP-X について
MCP-X は、関数呼び出しに対応する各種 LLM と MCP サーバーを接続するオープンソースのデスクトップクライアントです。AI エージェントのサイドバーとナレッジベース機能を備え、モデルやツールを一つのアプリで管理したい利用者に向いています。
主な機能
- 01ChatGPT、Anthropic、Ollama、OpenAI 互換モデルへの対応
- 02stdio および SSE 方式による MCP サーバーへの接続
- 03ナレッジベースの文書アップロード、検索、チャット参照
- 04カテゴリ別に探せる AI エージェントのサイドバー
- 05複数 API キーとモデル切り替え、カスタム指示
活用シーン
- 01デスクトップのチャットから Web 取得や動画ダウンロードのツールを呼び出す
- 02ローカルのナレッジベース文書をもとに質問に答える
- 03分野別のエージェントでコンテンツ分析や推薦を行う
MCP 対応
MCP-X は MCP ホストとして動作します。設定で stdio または SSE 形式の MCP サーバーを追加すると、LLM がそのサーバーの提供するツールを呼び出せます。
詳細
MCP-X エージェント 🤿 🤖
MCP-X は、関数呼び出し機能に対応するあらゆる LLM とシームレスに連携する、オープンソースの MCP ホストデスクトップアプリケーションです。✨

使用例 🎯
AI エージェント
MCP-X は、強力な AI エージェントを通じて、さまざまな種類のコンテンツを理解するエージェントとして優れています。以下は、料理コンテンツエージェントの例です。

主な機能:
- 🍽️ 料理コンテンツ分析:料理、食材、栄養情報を詳細に分析します
- 🎯 目的に合わせたおすすめ:ユーザーの好みに基づいて、パーソナライズされた提案を行います
- 📊 構造化された出力:明確に分類された、整理された情報を提供します
- 💬 対話型チャット:包括的な回答を交えた自然な会話を実現します
最適な対象:
- フードブロガーやコンテンツクリエイター
- 栄養士や医療従事者
- レストランのオーナーやシェフ
- 料理の分析やおすすめに関心のある方
MCP-X を使えば、さまざまな分野で、簡単な質問から詳細で実用的な知見を得られることを示しています。
新機能
ユーザー体験を向上させる大規模なアップデートをリリースしました。
📚 新しいナレッジベース機能(v0.1.0)
MCP-X で、強力なナレッジベース管理ができるようになりました!
- ナレッジ管理:ナレッジ文書をアップロード、表示、検索、削除できます(txt、md、json、csv、xml、html 形式に対応)
- スマート検索:ファイル名と内容を全文検索し、一致した結果をハイライト表示します
- チャットからの参照:チャットからワンクリックでナレッジベース内の文書を参照でき、AI はナレッジベースの内容に基づいて回答できます
- 文書プレビュー:ファイルのメタデータとともに、文書の内容をリアルタイムでプレビューできます
- レスポンシブデザイン:デスクトップとモバイルデバイスに最適に対応します
🚀 AI エージェントシステム
MCP-X は、本格的な AI エージェントプラットフォームとして機能します。
- 新しいエージェントサイドバー:専門の AI エージェントを見つけ、管理、検索できます。
- ワンクリックで会話:現在のタスクについて、任意のエージェントとすぐに会話できます。
- エージェントのプロフィール:各エージェントの機能やスキル、使用例を確認できます。
- 整理されたカテゴリ:エージェントは、コンテンツ作成、データ分析、プログラミングなどのカテゴリに分類されています。
🎨 新しいデザイン
アプリをよりすっきりと直感的に使えるよう、デザインを一新しました。
- 新しいサイドナビゲーション:常時表示されるサイドバーから、チャット、エージェント、ナレッジベース、ツール、モデル、システム設定にすばやくアクセスできます。
- 見やすいアイコン:ナビゲーションアイコンにテキストラベルが追加され、移動先がひと目でわかります。
- 統一感のあるデザイン:配色とレイアウトを統一し、より洗練された見た目になりました。
このアップデートでは、よりプロフェッショナルなアイコンセット(react-icons)への移行に加え、パフォーマンス向上のための各種 CSS とコンポーネントの最適化も行いました。
機能 🎯
- 🌐 あらゆるLLMに対応:ChatGPT、Anthropic、Ollama、OpenAI互換モデルに対応
- 💻 クロスプラットフォーム:Windows、MacOS、Linuxで利用できます
- 📚 ナレッジベース管理:ナレッジ文書をアップロード、検索、参照し、AIが資料に基づいて回答できるようにします
- 🔄 Model Context Protocol:stdioモードとSSEモードの両方で、MCP AI エージェントをシームレスに統合できます
- 🤖 AI エージェントシステム:さまざまな専門分野のニーズに対応する、豊富なプロフェッショナル向けAI エージェントを備えています
- 🌍 多言語対応:繁体字中国語、簡体字中国語、英語、スペイン語に対応しており、今後さらに追加予定です
- ⚙️ 高度なAPI管理:複数のAPIキーとモデルの切り替えに対応しています
- 💡 カスタム指示:AIの動作を調整する、パーソナライズされたシステムプロンプトを設定できます
- 🔄 自動更新機能:最新のアプリケーション更新を自動で確認してインストールします
ダウンロードとインストール ⬇️
Windowsをご利用の場合:🪟
- .exe版をダウンロードしてください
- PythonとNode.jsの環境はプリインストールされています
MacOSをご利用の場合:🍎
- .dmg版をダウンロードしてください
- PythonとNode.js(npx uvxを含む)の環境を、ご自身でインストールする必要があります
- インストール画面の指示に従ってセットアップを完了してください
Linuxをご利用の場合:🐧
- .AppImage版をダウンロードしてください
- PythonとNode.js(npx uvxを含む)の環境を、ご自身でインストールする必要があります
- Ubuntu/Debianをご利用の場合:
--no-sandboxパラメーターの追加が必要な場合があります- または、サンドボックスを許可するようにシステム設定を変更してください
chmod +xを実行して、AppImageを実行可能にしてください
MCPのヒント
システムにはデフォルトのecho MCP Serverが付属していますが、LLMはMCPを通じて、より強力なツールを利用できます。ここでは、初心者にも使いやすいFetchとYoutube-dlの2つのツールの使い方を紹介します。
クイックセットアップ
MCP-XのMCP設定に次のJSON設定を追加すると、両方のツールを有効にできます:
"mcpServers":{
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-fetch",
"--ignore-robots-txt"
],
"enabled": true
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/path/to/allowed/files"
],
"enabled": true
},
"youtubedl": {
"command": "npx",
"args": [
"@kevinwatt/yt-dlp-mcp"
],
"enabled": true
}
}
MCPでSSEサーバーを使用する
SSE(Server-Sent Events)を介して、外部MCPサーバーに接続することもできます。次の設定をMCP-XのMCP設定に追加してください:
{
"mcpServers": {
"MCP_SERVER_NAME": {
"enabled": true,
"transport": "sse",
"url": "YOUR_SSE_SERVER_URL"
}
}
}
yt-dlp-mcpの追加セットアップ
yt-dlp-mcpにはyt-dlpパッケージが必要です。お使いのオペレーティングシステムに応じてインストールしてください:
Windows
winget install yt-dlp
MacOS
brew install yt-dlp
Linux
pip install yt-dlp
使い方ガイド 📖
ナレッジベースの使い方:
- 文書を追加する:サイドバーの「ナレッジベース」をクリック → 対応するファイル形式(txt、md、json、csv、xml、html)のファイルをアップロードします
- 文書を検索する:ナレッジベースのページにある検索ボックスを使います。ファイル名と内容で検索できます
- 文書を参照する:チャット内のナレッジベースボタン(📚)をクリック → 文書を検索して選択 → 参照を自動挿入します
- 文書を管理する:文書のプレビューや削除を行い、詳細情報やメタデータを確認できます
詳しくは、CHANGELOG.mdを参照してください。
ビルド 🛠️
詳しくは、BUILD.mdを参照してください。
お問い合わせ 🌐
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コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。